import numpy as np
import image_io
from image_utils import logging


def split_image_channels(image):
    '''
    该函数用于分割图像的颜色通道
    :param image: 输入图像，numpy数组
    :return: 图像的颜色通道列表
    '''
    try:
        logging.info("开始分割图像颜色通道")

        # TODO:
        if image.ndim < 3 or image.shape[2] < 2:
            raise ValueError("图像通道数必须大于等于2")
        # 1. 检测多通道图像 image 是否真多通道的，如果是，显示错误信息并返回
        # 提示: 使用 raise 抛出异常信息：图像通道数必须大于等于2

        # TODO:
        # 2. 使用numpy的split函数，沿着通道维度分割图像
        channel_images = np.split(image, image.shape[2], axis=2)

        # TODO:
        # 3. 把分割后的通道图像添加到一个列表 channel_list 中，注意要去掉多余的维度
        channel_list = [channel.squeeze() for channel in channel_images]

        logging.info(f"成功分割图像颜色通道")
        return channel_list
    except Exception as e:
        # print(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")
        raise ValueError(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")


def merge_image_channels(file_paths):
    '''
    该函数用于合并多个单通道图像,创建一个多通道图像
    :param file_paths: 包含单通道图像文件路径的列表
    :return: 合并后的多通道图像
    '''
    try:
        logging.info("开始合并图像通道")

        channel_images = []
        for file_path in file_paths:
            image = image_io.load_image(file_path)

            # 如果图像只有两个维度,则扩展为三个维度
            if len(image.shape) == 2:
                image = image[:, :, np.newaxis]

            # 检查是否为单通道图像
            if image.shape[2] > 1:
                raise ValueError("要合并的必须是单通道图像,不能是多通道图像")

            channel_images.append(image)

        merged_image = np.concatenate(channel_images, axis=2)

        logging.info("成功合并图像通道")
        return merged_image

    except Exception as e:
        raise ValueError(f"在合并图像通道时发生错误: {e}")